全世界持续关注着亚马逊盆地大部分地区再次发生的火灾。由于历史性的干旱和持续缺乏扑灭火灾及其根本原因的资源,火灾已经摧毁了玻利维亚、秘鲁、巴西等地数百万公顷的森林、社区和野生动物栖息地。这些火灾往往是故意为牛群或农业清理土地而纵火,在气候危机的冲击下,火灾变得更加猛烈,数百万人面临危险的空气污染。日益严重的火灾、干旱和森林砍伐使该地区越来越接近“雨林无法再生存的临界点”。这场火灾对全球的影响——再加上世界生态系统的其他临界点——令人难以想象。
您的计算机 - 使您的大脑无法正常工作,并且可以解决问题或解决问题。结果,这些不舒服的想法,图像和感觉会淹没您的大脑(有时是以无法控制的闪回/侵入性记忆的形式),并使我们认为这些事件现在在当下再次发生在我们身上。EMDR疗法可以帮助您对大脑进行“春季清洁”,并可以帮助您对这些令人痛苦的记忆进行分类。这可以帮助您正确地将这些紧张而令人恐惧的记忆或图像正确处理成大脑档案中的“常规”记忆 - 而无需在EMDR治疗之前经历过强烈的身体不适或担心。
这项研究的相关性在于,过去几年劳动保护领域实施的改革旨在从严格遵守监管要求转向每个用人单位进行风险评估,同时考虑到其特定的特点。生产。这项改革将在不久的将来解决工伤领域收集的统计信息的可靠性问题,并确定事故的根本原因,以防止事故再次发生。文章回顾了国外专门研究事故和事故征候原因、调查方法及其分类的出版物。结论是,有必要根据事件类型和生产流程的复杂程度,采用不同的调查方法。国家劳动监察员、劳动保护问题研究人员以及企业和劳动保护服务机构的从业人员、管理者都会对本文感兴趣。
摘要:本研究论文分析了 15 份强制性事件报告。其目的是强调此类事件可能为参与飞机维护和持续适航管理活动的组织带来学习潜力。强制性事件报告的输出以表格形式排列,以便于纳入人为因素的持续培训材料。还引入了一种新的事件学习原型,旨在表示如何管理已报告的事件并将其转化为有助于防止事件再次发生的教训。这种以“学习产品”为中心的模型以视觉方式表达了捕获报告信息、确定因果关系和开发学习产品的迭代性质等活动。
机器学习模型可用于分析可观测性数据,以提高系统的可靠性、性能和安全性。以下是使用可观测性数据的机器学习模型的用例:• 异常检测:机器学习模型可用于检测可观测性数据中的异常,例如 CPU 使用率或内存使用率的突然飙升。这有助于在潜在问题导致停机或性能问题之前识别它们。• 根本原因分析:机器学习模型可用于使用可观测性数据来识别问题的根本原因,以加快故障排除过程并防止问题再次发生。• 预测性维护:ML 模型可以预测设备何时可能出现故障。这有助于在问题发生之前安排维护,从而防止停机和停机。
根据《国际民用航空公约》附件 13 第 5.4.1 条的规定;以及 2010 年 10 月 20 日欧洲议会和理事会条例 (UE) n° 996/2010 第 5.5 条;《航空安全法》第 21/2003 条第 15 条和条例 389/1998 第 1、4 和 21.2 条的规定,本次调查完全是技术性的,其目的是通过在必要时发布安全建议以防止其再次发生来预防未来民航事故和事件。本次调查不是为了确定任何责任或责任,也不会预先判断司法当局可能做出的决定。因此,根据上述规范和规定,调查采用的程序不一定受司法程序中通常用于证据的保障和权利的约束。
9 岁的 Jason Wright 刚刚醒来。他的母亲正坐在他的病床旁边,与他的医生交谈。Jason 住院是因为他患有严重的镰状细胞病疼痛危机。在疼痛危机期间,形状不规则的红细胞会卡在血管中,阻止氧气到达身体组织。这会导致剧烈疼痛和肿胀。Jason 的腿部和腹部疼痛难忍,因此他的母亲将他带到了最近的医院的急诊室。Jason 到达急诊室后,他的护理团队开始对他进行治疗,包括输血和服用药物以帮助减轻疼痛。Jason 第二天可以回家,但他的医生警告他这种情况很可能会再次发生。这到底是怎么发生的?
根据《国际民用航空公约》附件 13 第 5.4.1 条的规定;以及 2010 年 10 月 20 日欧洲议会和理事会条例 (UE) n. o 996/2010 第 5.5 条;《航空安全法》第 21/2003 条第 15 条和条例 389/1998 第 1、4 和 21.2 条的规定,本次调查完全是技术性的,其目的是通过在必要时发布安全建议以防止其再次发生来预防未来民航事故和事件。本次调查不是为了确定任何责任或责任,也不会预先判断司法当局可能做出的决定。因此,根据上述规范和规定,调查采用的程序不一定受司法程序中通常用于证据的保障和权利的约束。